人工智能的算力是什么意思-人工智能算力网络：中国AI产业发展的独特王牌

文字| 智能相对论

作者|曾湘苓

2021年5月底，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发《国家综合大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》计划”。 在这份规划中，关于计算资源的协调协同发展在宏观层面定下了基调，并浮现了未来网络的新愿景；

仅仅四个月后，在刚刚举办的华为全联接2021上，中国科学技术信息研究院、AITISA（新一代人工智能产业技术创新战略联盟）、鹏城实验室联合发布了《人工智能计算中心发展》 《白皮书2.0——从人工智能计算中心到人工智能算力网络》，这一未来网络新愿景已经完成了宏观概念和路线图设计，并开始采取步骤付诸实践。

人工智能算力网络正在成为“新基建”浪潮中最大的浪潮之一，推动我国人工智能产业发展进入史诗般的加速过程，让人工智能发展的终极目标——智能社会更加接近。 在此过程中，中国发展人工智能产业的独特优势也得到充分展现。

算力的答案就是一步步“维度增加”。

人工智能算力网络的出现是必然

要了解人工智能算力网络是什么以及它为何出现，我们必须从行业不断满足算力需求的过程开始。

随着AI场景化应用的加速落地，AI三驾马车中，创新算法不断涌现，数据越来越丰富，但算力的挑战也日益严峻—— AI“产业链”上游已经开始出现不足，倒逼各种形态的算力演进，一步步“维度升级”。

第一阶段：基础软硬件创新

一开始，专门针对AI计算的基础软硬件有了很大的发展，包括推出专用芯片产品（如NPU），或者进一步基于底层计算架构创新的异构计算（如Ascend AI） ）。 本地或云计算为AI提供了比过去更丰富的计算能力。

二期：人工智能计算中心建设

那么，随着AI产业的进一步发展，对算力的需求更加强烈，即使基础软硬件有所创新，单个企业在部署或购买算力时也会面临计算资源短缺或价格高昂的问题。 。 。

于是，在人工智能产业集群的地方​​，开始出现政府主导建设的人工智能计算中心，通过集约化的方式为企业提供相对更合理的算力价格和更灵活的供给方式。 最典型的就是深圳鹏城云脑二号和武汉人工智能计算中心，在升腾AI的加持下，计算资源满负荷运转，可见需求之旺盛。

同时，还有人工智能计算中心的产业布局。

与同样密集部署、只服务于科学研究的超级计算中心不同，人工智能计算中心肩负着产业使命。 助力智慧城市、智慧金融、智能制造、智慧交通等产业发展，纯算力也需要与产业发展相协调。 因此，各地政府建设人工智能计算中心，形成了一个中心四平台的格局：依托人工智能计算中心、公共算力服务平台（普惠算力）和行业应用创新孵化平台（打造人工智能应用示范标杆）、产业聚集发展平台（推动人工智能产业集约发展）、科研创新和人才培养平台。

第三阶段：人工智能算力网络

包括人工智能计算中心在内的计算基础设施不断发展后，出现了新的问题：

不同地区的AI算力也有自己的高峰和低谷，在更充沛的算力基础上发展起来的大型AI模型分阶段、高密度地使用算力。 自然而然，业内人士开始思考跨地区分配算力。 解决人力资源问题，互联各地人工智能计算中心之间的算力网络人工智能的算力是什么意思，实现资源共享和协同调度。

于是，人工智能算力网络应运而生。 它采用新型网络技术，连接分布在各地的人工智能计算中心节点，感知、分配和调度区域内的人工智能算力。 根据各中心的算力资源，根据各地区的需求动态分配算力。

考虑到人工智能计算中心的实际发展情况和我国区域经济条件，未来人工智能算力网络在具体互联方式上可参考相关专家提出的“三加一”政策：依托长江达美及粤港澳大湾区。 区内及京津冀、成渝经济圈等区域互联互通建设正在逐步推进。

值得一提的是，除了算力之外，还通过人工智能算力网络在全国范围内聚集和整合数据和算法资源。 白皮书还提出了“一网三融合”的价值理念。 简单来说，就是：

一网是人工智能算力网；

算力聚合，即节点高速互联、统一管理和运维；

数据聚合是指实现不同节点公共数据资源的安全开放，构建高质量的人工智能公共数据集；

生态融合，即大模型能力开放和不同节点应用创新成果共享，旨在加强跨区域科研和产业协作。

可以看到，一步步从基础软硬件创新到人工智能算力网络，算力资源供给越来越丰富，算力、算法、数据的协同越来越紧密。并与行业结合更加紧密。 当然，这三个阶段并没有严格的时间顺序，目前是同时进行的。

为什么只有中国才能建设好

人工智能算力网络？

人工智能算力网络的出现是产业需求发展的必然必然。 然而，这种必然性只能发生在中国。 这是中国独特的人工智能技术和产业发展现实决定的，也是中国的独特优势。

原因至少包括四个方面：

一、新基建同步发展的大背景

一方面，人工智能算力网络本身作为一种新型基础设施而存在； 另一方面，也需要更低层次的新型基础设施建设的支撑。

例如，不同节点计算能力的协调需要一个能够支持海量数据传输和访问的通信网络。 根据规划，在未来十年的实施过程中，宽带将实现从千兆到100G的跨越，而IP等资源必须支持百倍的容量增长。 此外，还需要强大的边缘计算软硬件基础设施，实现中心+边缘分布式算力模式，实现容量百倍增长。

从人工智能算力网络到产业应用，这个过程也需要大量的新基础设施。 从算力的生产到最终的使用和用好算力，都离不开良好的新基建基础。

我国新基建从宏观政策到具体实施已经全面展开。 人工智能基础设施被明确确定为新基建的核心任务。 在政策层面，也是支撑科技自力更生、数字经济发展的基础设施。 5G、wifi6、IPv6等技术正在广泛普及，这在全球是绝无仅有的。

2、“节点”本身的快速发展

从人工智能算力网络的形成我们可以发现，这是一个宏观层面的总体规划。 它的实施过程并不是一个从无到有的建设过程。 人工智能计算中心的“节点”成为核心资源。 如果没有大量的“节点”，未必能够推动“节点”的快速建设和落地卡通形象，人工智能算力网络也只能是空中楼阁。

这也是为什么关于人工智能算力网络的讨论很多，但能够付诸行动的却很少。

在中国，人工智能计算中心长期以来都是国务院《新一代人工智能发展规划》“建设高效计算基础设施”的实施主体。 目前，在地方政府主导建设、华为等科技公司参与下，人工智能计算中心已在深圳、武汉、西安等城市建成并投入运营。 成都、中原等人工智能计算中心正在建设中。 此外，还有北京、南京等地的人工智能计算中心也在规划建设中。

这些仅在中国出现的密集节点，推动了人工智能算力网络的快速落地。

3、产业集群发展需求汇聚

没有巨大需求的支撑，或者无法连接市场现有的需求来有效“供给”算力，人工智能算力网络就无法落地。 换句话说，实施过程本身就是一种资源和精力的浪费。

这时，中国独特的产业集群发展道路在社会经济发展过程中的价值就显现出来了。

一方面，由于各地人工智能产业发展呈集群式进行，需求巨大且集中，可以汇聚区域内的有效需求，实现供给之间的充分衔接。和需求；

另一方面，产业集群的巨大需求意味着每个地区普遍都有自己的算力高峰和低谷。 在人工智能算力网络下，有效的算力供给需求总能在本地或跨区域找到合适的用户。

这让人工智能算力网络“物尽其用”，实现价值最大化，远离“屠龙功”，形成良性发展。

最终，人工智能算力网络的高效运行将推动全国各产业集群快速发展，形成正反馈循环。

4、有突破内驱力的科技公司正在努力

进一步看实施细节，人工智能算力网络需要大量的技术创新来支撑。 例如，仅在算力网络的融合标准方面，就需要完成算力网络架构与接口、应用与算力感知研究、算力感知研究等。 加强需求量化与建模研究、计算网络资源可信与协作等标准建设。

这些扎实的技术如果不突破，就会成为桶里的短板，严重影响人工智能算力网络的算力和产业推广效果。

但由于人工智能算力网络本身是一个全新的东西，很多配套技术也是全新的，在全球范围内很难找到参考对象。 这个时候，在特别复杂的形势下，有自主创新内在动力的中国科技企业会更愿意投资这些技术。 这是赶上世界、建立技术话语权的重要机遇。

并不是外国科技公司不能生产这些技术ip形象，而是以人工智能计算中心的解决方案提供商华为为代表的中国科技公司一方面更有动力，另一方面在新的领域该领域，基于现有的计算能力和新的基础设施经验（例如Ascend全栈AI），在技术理解方面会更好。

从科技创新、产业提升到科技高地，

人工智能算力网络价值凸显

剑在手，人工智能算力网络能发挥什么作用？ 答案太多，无法详细描述，但至少有三个方面是有一定价值的。

一是有力支撑突破性技术创新。

在这方面，多模态大型模型是典型的。 作为未来强人工智能和通用人工智能的重要技术创新，多模态大模型在人工智能领域已被提出多年，业界也有不少技术突破。 不过，多模态大型车型会走得更远。 电力需求呈指数级增长，通用计算基础设施很快将无法应对。

从图像、文本、语音单独训练到双模态、三模态的转变，让人工智能能够灵活应对不同模态的变换，像人类与世界交互一样自然地交互。 对此，人工智能计算利用电力网络来驱动将具有明显的优势。

同样，还有很多技术创新需要算力爆发式增长，将在人工智能算力网络的支撑下快速推进。

其次，就是充分满足全产业链发展的需求。

众所周知，广泛的应用市场是中国发展各项技术的重要优势。 将技术投入市场产生价值人工智能的算力是什么意思，反哺技术研发，滚动增量，已成为许多行业技术进步的标准模式。

然而，在人工智能领域，上游供给和下游需求变得同等重要。 人工智能算力网络的出现，意味着我国AI产业和技术的发展仍然拥有巨大的场景应用空间来实现商业价值。 另一方面，拥有全球领先的算力供应能力，相对优势更加明显，推动并加速AI产业的繁荣。

最后，是打造真正的科技高地。

过去，在人工智能的发展中，虽然算力、算法、数据三驾马车取得了快速进步，但归根结底并没有太多突破性的发展。 其中大部分都在现有框架内不断优化和完善。 比如硬件不好，那就提高芯片性能，不够好，就叠加起来，以量取胜。

人工智能算力网络的出现，或许与算法层面基础模型的创建（例如NLP领域的BERT模型）具有类似的突破意义，直接提升了AI协同发展的维度，在人工智能计算方面。 该中心随后进一步突破了旧有的常见算力供给形式，让AI真正摆脱了算力的束缚，拥抱新的思维和实践。 这也表明，中国凭借融合的力量，正在占领属于人工智能的新科技高地。

总而言之，多年来，中国在互联网技术、人工智能等领域持续领先世界。 现在，这种领先优势正在持续并深化。 在人工智能算力网络的支撑下，中国有望率先进入智能社会，真正获得全球技术和产业链话语权。

*本文图片均来自网络

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